Aplikační hodnota umělé inteligence v MRI přesné diagnostice a léčbě rakoviny močového měchýře
19. října 2021 aktualizováno: The First Affiliated Hospital with Nanjing Medical University
Prospektivní multicentrická klinická studie o aplikační hodnotě umělé inteligence v MRI přesné diagnostice a léčbě rakoviny močového měchýře
Tato studie byla prospektivní, multicentrická observační klinická studie. Celkem bylo plánováno zařazení 150 pacientů s maligním nádorem močového měchýře, kteří byli přijati k léčbě na urologické oddělení každého centra a podstoupili elektrickou resekci nebo radikální cystektomii.
Aby bylo možné analyzovat senzitivitu, specificitu a přesnost umělé inteligence v predikci pooperačního patologického stagingu, byli pacienti, kteří vstoupili do skupiny, sledováni po dobu 3 let, poté jsme analyzovali korelaci mezi výsledky predikce umělé inteligence a OS pacienta PFS RFS.
Předběžně bylo ověřeno, že výsledky modelu umělé inteligence mají potenciál predikovat prognózu pacientů s rakovinou močového měchýře.
Přehled studie
Postavení
Nábor
Podmínky
Detailní popis
Předběžný výzkum: Tento výzkum je multidisciplinárním společným výzkumem, který kombinuje umělou inteligenci s magnetickou rezonancí, může zpřesnit předoperační stanovení stadia rakoviny močového měchýře a vést léčebný plán klinického pracovníka.
V současné době byl zkonstruován model umělé inteligence založený na předoperačních obrazech magnetické rezonance k predikci stagingu a prognózy pacienta.
Vybudovali jsme stagingový predikční model prostřednictvím hloubkové sítě umělé inteligence a shromáždili jsme obrazová data z magnetické rezonance a související pooperační patologická data pacientů, poté jsme na základě konstrukce stagingového modelu sledovali 576 pacientů.
Získáním OS, PFS a RFS pacientů byla část náhodně vybrána jako tréninková sada pro trénování modelu sítě hlubokého učení.
Druhá část se používá jako testovací sada pro ověření její přesnosti.
Tato studie byla prospektivní, multicentrická observační klinická studie. Celkem bylo plánováno zařazení 150 pacientů s maligním nádorem močového měchýře, kteří byli přijati k léčbě na urologické oddělení každého centra a podstoupili elektrickou resekci nebo radikální cystektomii.
Aby bylo možné analyzovat senzitivitu, specificitu a přesnost umělé inteligence v predikci pooperačního patologického stagingu, byli pacienti, kteří vstoupili do skupiny, sledováni po dobu 3 let, poté jsme analyzovali korelaci mezi výsledky predikce umělé inteligence a OS pacienta PFS RFS.
Předběžně bylo ověřeno, že výsledky modelu umělé inteligence mají potenciál predikovat prognózu pacientů s rakovinou močového měchýře.
Typ studie
Pozorovací
Zápis (Očekávaný)
150
Kontakty a umístění
Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.
Studijní místa
-
-
Jiangsu
-
Nanjing, Jiangsu, Čína, 210000
- Nábor
- The First Affiliated Hospital of Nanjing Medical University
-
Kontakt:
- Qiang Lu
- Telefonní číslo: 13505196501
- E-mail: dxhlvqiang@163.com
-
-
Kritéria účasti
Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.
Kritéria způsobilosti
Věk způsobilý ke studiu
- Dítě
- Dospělý
- Starší dospělý
Přijímá zdravé dobrovolníky
Ne
Pohlaví způsobilá ke studiu
Všechno
Metoda odběru vzorků
Vzorek nepravděpodobnosti
Studijní populace
Pacienti podstoupí MRI v každém studijním centru a podstoupí operaci.
Popis
Kritéria pro zařazení:
- Předoperační vyšetření vede k tomu, že pacient má rakovinu močového měchýře;
- Pohlaví není nijak omezeno;
- Věk 18 let nebo více;
- Může poskytnout předoperační snímky MRI;
- Souhlasíte s poskytnutím osobních základních klinických informací a patologických a zobrazovacích údajů pro vědecký výzkum a podepíšete informovaný souhlas;
- Souhlaste s poskytnutím výsledků sledování během následného sledování pro případ recidivy.
Kritéria vyloučení:
- Pacient nebyl schopen poskytnout předoperační snímky MRI, včetně snímků MRI po neoadjuvantní terapii a před operací；
- Pacienti s neúplnými patologickými informacemi o vzorcích nebyli schopni poskytnout přesné informace o stagingu a klasifikaci；
- Pacienti nemohou být operováni z vlastních důvodů: těžké srdeční selhání, akutní infarkt myokardu, těžká onemocnění srdce a plic atd., nesnesou běžnou chirurgickou léčbu;
- Pacienti, kteří nedávno podstoupili chirurgický zákrok (např. TURBT) před vyšetřením MRI；
- Výzkumník se domnívá, že existují nějaké podmínky, které mohou poškodit subjekt nebo způsobit, že subjekt nesplní nebo neprovede studijní požadavky;
- Pacienti nemohou poskytnout písemný informovaný souhlas.
Studijní plán
Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.
Jak je studie koncipována?
Detaily designu
Co je měření studie?
Primární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Prozkoumat aplikační hodnotu umělé inteligence při přesné diagnostice a léčbě nádoru močového měchýře a zlepšit přesnost MRI diagnostiky stadia a stupně rakoviny močového měchýře pomocí umělé inteligence.
Časové okno: 1 rok
|
2、Senzitivitu, specificitu, pozitivní prediktivní hodnotu (PPV), negativní prediktivní hodnotu (NPV) diagnostiky umělé inteligence před operací pomocí analýzy shody výsledků diagnostického testu umělé inteligence s výsledky zlatého standardu operace.
|
1 rok
|
Sekundární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Celkové přežití
Časové okno: 3 roky po operaci
|
Byla analyzována korelace mezi modelem umělé inteligence a OS u pacientů s rakovinou močového měchýře, aby se předběžně ověřila potenciální schopnost výsledků modelu umělé inteligence předpovídat prognózu pacientů s rakovinou močového měchýře.
|
3 roky po operaci
|
Další výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
přežití bez recidivy
Časové okno: 3 roky po operaci
|
Byla analyzována korelace mezi modelem umělé inteligence a RFS u pacientů s rakovinou močového měchýře, aby se předběžně ověřila potenciální schopnost výsledků modelu umělé inteligence předpovídat prognózu pacientů s rakovinou močového měchýře.
|
3 roky po operaci
|
|
přežití bez progrese
Časové okno: 3 roky po operaci
|
Byla analyzována korelace mezi modelem umělé inteligence a PFS u pacientů s rakovinou močového měchýře, aby se předběžně ověřila potenciální schopnost výsledků modelu umělé inteligence předpovídat prognózu pacientů s rakovinou močového měchýře.
|
3 roky po operaci
|
Spolupracovníci a vyšetřovatelé
Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.
Publikace a užitečné odkazy
Osoba odpovědná za zadávání informací o studiu tyto publikace poskytuje dobrovolně. Mohou se týkat čehokoli, co souvisí se studiem.
Obecné publikace
- Panebianco V, Narumi Y, Altun E, Bochner BH, Efstathiou JA, Hafeez S, Huddart R, Kennish S, Lerner S, Montironi R, Muglia VF, Salomon G, Thomas S, Vargas HA, Witjes JA, Takeuchi M, Barentsz J, Catto JWF. Multiparametric Magnetic Resonance Imaging for Bladder Cancer: Development of VI-RADS (Vesical Imaging-Reporting And Data System). Eur Urol. 2018 Sep;74(3):294-306. doi: 10.1016/j.eururo.2018.04.029. Epub 2018 May 10.
- Wang H, Luo C, Zhang F, Guan J, Li S, Yao H, Chen J, Luo J, Chen L, Guo Y. Multiparametric MRI for Bladder Cancer: Validation of VI-RADS for the Detection of Detrusor Muscle Invasion. Radiology. 2019 Jun;291(3):668-674. doi: 10.1148/radiol.2019182506. Epub 2019 Apr 23.
- Suarez-Ibarrola R, Hein S, Reis G, Gratzke C, Miernik A. Current and future applications of machine and deep learning in urology: a review of the literature on urolithiasis, renal cell carcinoma, and bladder and prostate cancer. World J Urol. 2020 Oct;38(10):2329-2347. doi: 10.1007/s00345-019-03000-5. Epub 2019 Nov 5.
Termíny studijních záznamů
Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.
Hlavní termíny studia
Začátek studia (Aktuální)
1. ledna 2021
Primární dokončení (Očekávaný)
1. května 2022
Dokončení studie (Očekávaný)
1. ledna 2023
Termíny zápisu do studia
První předloženo
7. října 2021
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
19. října 2021
První zveřejněno (Aktuální)
27. října 2021
Aktualizace studijních záznamů
Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)
27. října 2021
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
19. října 2021
Naposledy ověřeno
1. října 2021
Více informací
Termíny související s touto studií
Klíčová slova
Další relevantní podmínky MeSH
Další identifikační čísla studie
- 2021-SR-409
Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)
Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?
NE
Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty
Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA
Ne
Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA
Ne
Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .